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Médias sociaux : un modèle statistique aide à détecter la désinformation

Médias sociaux : un modèle statistique aide à détecter la désinformation

Un nouveau modèle statistique peut détecter la désinformation dans les messages publiés sur les médias sociaux.

Beaucoup de gens utilisent les médias sociaux comme source d’informations. Cependant, les publications qui circulent sur ces plateformes ne sont pas toujours authentiques. Des chercheurs ont développé un nouveau modèle statistique qui permet de détecter la désinformation.

L’utilisation d’un modèle statistique pour détecter la désinformation

Plusieurs solutions sont mises en œuvre pour détecter et empêcher la propagation des fake news et des désinformations. Généralement, ces outils se basent sur l’intelligence artificielle. Cependant, les décisions prises par ces systèmes soulèvent souvent des questions, étant donné qu’il n’existe aucun moyen de les expliquer. Autrement dit, l’absence de processus d’eXplainable AI entraîne un problème de boîte noire de l’IA.

Cette étude a été dirigée par Zois Boukouvalas, un professeur de mathématiques et de statistiques à l’université d’Anvers. Avec ses collègues, ils ont développé un nouveau modèle de machine learning basé sur les statistiques. Selon Boukouvalas, il arrive que certains modèles utilisés pour lutter contre la désinformation bloquent le compte d’un utilisateur à cause d’une décision biaisée.

Les chercheurs visaient donc à promouvoir la transparence dans les prises de décisions. C’est donc ainsi qu’ils ont développé ce nouveau modèle statistique pour détecter la désinformation.

Distinguer le vrai du faux

Pour l’étude, l’équipe a entraîné leur modèle sur un ensemble de 112 tweets incluant des informations réelles et de la désinformation. Les données ont préalablement été étiquetées par les chercheurs en utilisant le langage et les variabilités linguistiques utilisés dans la désinformation comme règles de bases.

Le modèle analyse statistiquement les entrées pour comprendre les facteurs sous-jacents conduisant à la séparation des bonnes et mauvaises informations, expliquent les chercheurs. En d’autres termes, il analyse et apprend le contexte et l’interaction des mots entre eux. Le modèle statistique a obtenu une précision proche de 90 % dans le classement d’infos réelles et de désinformation.

La prochaine étape pour les chercheurs consiste maintenant à étendre l’application du modèle à la détection des faux contenus médias contenant notamment des images ou des vidéos. Néanmoins, la lutte contre la propagation des fausses nouvelles commence avant tout par les humains, conclut Boukouvalas.

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